Gait Disorders and Magnetic Resonance Imaging Characteristics in Older Adults with Cerebral Small Vessel Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aims to explore the features of gait disorders with cerebral small vessel disease (CSVD), and results from magnetic resonance imaging (MRI) with diffusion tensor imaging (DTI) were analyzed. Methods: The 139 patients with CSVD were divided into two groups by the Tinetti scale scores: the gait disorder (GD) group with a score <24 (63 patients) and the normal gait (GN) group with a score ≥24 (76 patients). A series of scales and 3.0T MRI with DTI were used to analyze the correlation between the abnormal gaits and imaging findings. Results: The differences in the Barthel Index, Unified Parkinson’s Disease Rating Scale part III, and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores between the two groups were significant (p < 0.05), and there were significant correlations between MoCA and total gait scores (r = 0.201, p = 0.002). The GD group had a more degraded gait score, widened gait base, and degraded gait length than the GN group (p < 0.05). There were significant differences between the two groups (p < 0.05) in white matter (WM) hyperintensities (WMH) of the Fazekas scale grade 2–3 and lacunes. The GD group had a greater total MRI burden than the GN group (p < 0.05). In DTI parameters, the GD group had lower fractional anisotropy (FA) and higher mean diffusion (MD) values in WM tracts in many areas around the ventricles (family-wise error corrected, p < 0.05). Significant correlations were observed between FA and the total gait score (r = 0.467, p < 0.01), and also between MD and total gait score (r = –0.422, p < 0.01). Conclusions: Patients with CSVD with gait disorders had more WMH of Fazekas scale grade 2–3, lacunes, and total MRI burden than the GN patients, and those with gait disorders may suffer from demyelination of nerve fibers and damage to the fibers’ microstructures.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».